Microsoft Foundry 的模型退場時程不跟原廠走：Claude Haiku 4.5 在 Foundry 訂在 2026-11-15 退場（剩 2 週，且未列替代模型），但 Anthropic 自家 Claude API／AWS／Google Cloud 都仍列它為 Active；反過來，Mistral Medium 3（原廠已於 2026-08-31 退場）與 Ministral 3B（原廠已於 2025-12-31 退場）在 Foundry 卻要等到 2026-12-09 才跟進，分別晚了 100 天和 343 天。Anthropic 文件明寫 Foundry「遵循 Claude API 的生命週期時程」，但實際日期並不一致。
Claude Sonnet 4.5 於 2026-11-30 從 Claude API、Claude Platform on AWS、Microsoft Foundry 退役，無寬限期；官方建議替代 Claude Sonnet 5.5 單價降 33%（input $3→$2、output $15→$10），但 Sonnet 5.5 的新 tokenizer 讓同樣文字多產生約 30% token，實際帳單省幅通常落在 10-15%，不是牌面的 33%。
Anthropic 說 Claude Code 約 90% 的程式碼由 Claude 撰寫。這篇導讀他們的審查流程：PR 先過七層檢查，人力依風險分 0／1／2 人，目標是每個變更最多一位真人，而且 revert 不增加。
Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 把「更有野心」拆成 Speed、Altitude、Depth、Range 四種，用同一份季度經營匯報（QBR）示範後三種各自該怎麼問、怎麼驗。
Claude Sonnet 4（`anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0`）今天在 Amazon Bedrock 正式 EOL，比它在 Claude API 退役（2026-06-15）晚了整整 4 個月，之後任何呼叫都會直接失敗。官方建議替代 Claude Sonnet 4.6 在 global endpoint 上 token 價完全不變（input $3、output $15／MTok），但 Sonnet 4.6 屬於「4.5 之後」世代，region-locked／multi-region endpoint 要多收 10% premium——Sonnet 4 當年沒有這個規則，等於遷移本身不用錢，但你如果因合規需要鎖 region，帳單會悄悄漲一成。
Claude Haiku 5.5：2026-10-07 上線，Model ID `claude-haiku-5-5`；1,000,000 tokens context window（輸出上限 128K）；API 定價依 prompt 長度分兩檔——100K 以內 input $0.10／output $0.50，超過 100K input $0.50／output $2.50（前代 Haiku 4.5 單一檔 $1.00/$5.00），平均成本降 75%；OSWorld 2.1（computer use）從 Haiku 4.5 的 15.7% 跳到 72.4%，Terminal-Bench 4.0 從 0.0% 到 39.2%，已超過自家 GPT-6 Luna 比較組的 16.4%；是首款支援 effort 調整的 Haiku 系列模型，但資安 safeguard 比 Haiku 4.5 更嚴，封鎖滲透測試類操作
Anthropic 2026-10-07 起分批開放：Max 5x 訂閱戶每月 $100、Max 20x 每月 $200、Team 方案依 Standard/Premium 席位加總（每月最高 $500）的 Claude API 額度，可用在 Claude API、Managed Agents、Agent SDK 與 Playground，但不能用在 Claude Code 或訂閱本身的超額用量，每月歸零不累積。這取代了今年 6 月上線、現已停用的 Agent SDK 額度方案。
Anthropic 2026-10-07 把 Claude Sonnet 5.5 的 cache read（快取命中）價格從 $0.20 砍到 $0.10/1M tokens（輸入價的 5%，原本是 10%），降幅 50%，當天生效。Input $2、output $10、cache write（5 分鐘 $2.50／1 小時 $4）都沒變。這是 Sonnet 5.5 自 9/29 上市以來第一次真正調價——上市時官方強調『同價格換省 token』，這次才是帳單單價真的變小。
Anthropic 10/6 擴大 Claude for Startups，從原本只說「提供額度」的模糊方案，變成具體三件套：5 席 Claude Team Premium 免費一年（官方單價 $125/席/月，等於現折 $7,500）＋一次性 $1,000 API 額度（6 個月內要用完）＋最高 $45,000 的夥伴工具折扣。資格不變：成立 5 年內或 2 年內拿過融資皆可申請。
Claude Sonnet 5.5 於 2026-09-29 發表，API 定價與前代 Sonnet 5 完全相同：input $2.00、output $10.00、cache read $0.20（皆為 USD/1M tokens），單價變化是 0%。Anthropic 宣傳的『成本降最多 30%』來自同任務所需 token 數變少、工具呼叫次數變少，不是調降單價——這代表實際省多少完全取決於你的工作負載能不能吃到這個效率提升，不是保證值。
Claude Opus 5.5：2026-09-22 上線，Model ID `claude-opus-5-5`；1,000,000 tokens context window（輸出上限仍為 128K）；API 定價 input $4.00／output $20.00 per 1M tokens（前代 Opus 5 為 $5/$25），cache read 降 60% 到 $0.20；Terminal-Bench 4.0 從 Opus 5 的 52.3% 跳到 66.4%，GDPval-AA v2.1 以 1846 Elo 領先 Fable 5.1（1735）與 GPT-6 Astra（1542）；官方自陳在 AutomationBench、Terminal-Bench-Science 仍落後 GPT-6 Astra；因生物與資安能力比肩 Claude Mythos 5.1，同步套用 Fable 5.1 等級 safeguard，且 API 端 thinking 模式不再能關閉、強制 tool use 改回傳錯誤
五家雲平台都在 2025–2026 年推出 agent 記憶 API，但設計哲學分歧明顯：OpenAI 把記憶寫成檔案、Anthropic 把記憶掛載成目錄、Google 用向量加主題分類、AWS 用事件加策略管線、Microsoft 用 context provider 抽象。定價從免費到 $0.75/千筆/月不等，租戶隔離從「應用端自己來」到「IAM 一等公民」都有。
Agent 有 workspace_browse 工具卻說「找不到檔案」——問題不在工具實作，在工具描述。Anthropic、OpenAI、Google 三家的官方指南都指向同一件事：觸發條件和工作流程要寫在 tool description 裡。一份 2025 年研究發現 97.1% 的 MCP 工具描述有品質問題。
Agent 間通訊分三種模式：handoff（移交控制權）、delegate（委派後等結果）、mailbox（即時點對點訊息）。各家實作差異大，但 MCP 和 A2A 正在推動協定標準化。
子 agent 要不要看到父對話？Fork 帶完整歷史但 token 指數膨脹，Fresh 省錢但缺背景。業界共識：預設 Fresh，需要時才 Fork，且一定要搭歷史截斷和結果壓縮。
Multi-Agent 並行 + 巢狀 spawn 可以在單輪對話燒掉 200K+ tokens。業界從 Anthropic 到 Microsoft 都走向三級分級反應：壓縮 → 降級 → 停止，而非一刀切硬擋。
2026 年幾乎所有主流 coding agent 都支援 subagent。設計哲學分三派：腳本確定性編排（Claude Code Workflow）、model-driven 自主（Codex、Devin）、IDE 指揮台（Windsurf 2.0、VS Code）。這篇是系列總篇，整理產品定位、能力矩陣與架構光譜。
Multi-Agent 編排分三派：腳本確定性（LangGraph、Claude Code Workflow）可預測但僵硬，model-driven（Codex、Devin）靈活但不可控，混合派（Windsurf 2.0）當指揮台整合多家。選擇取決於你需要多少可預測性。
Multi-Agent 的安全風險不只是單 agent 的放大版——agent 間的通訊本身就是攻擊面。一個被注入的子 agent 可以透過回傳結果把惡意指令傳給父 agent。防禦核心：treat agent output as untrusted data。
Claude Fable 5.1（API ID：claude-fable-5-1）：Anthropic 於 2026-09-01 發佈，1,000,000 tokens context window、128,000 max output、input $10.00／output $50.00（每 1M tokens，cache read 降至 $0.25，降 75%）、閉源；Terminal-Bench-Science 0.1 自測 52.6%（前代 24.7%）、中立 Artificial Analysis Intelligence Index 66 分（前代 62 分，領先 GPT-6 Astra 的 61 分）；同步發佈受限版 Claude Mythos 5.1，僅開放給網路安全與生科領域受信任機構
Anthropic 9/1 發布 Claude Fable 5.1，基礎 input/output 價格不變（$10/$50，每百萬 tokens），但 cache read 從 $1.00 砍到 $0.25（↓75%），高度依賴重複 context 的 agent workload 最多可省 45%。Google 9/2 發布 Gemini 3.8 Flash，促銷價 $0.75/$3.75 只到 2026-12-31，2027-01-01 起漲回 $1.50/$7.50（雙倍）。兩家同一週都在用 cache／促銷窗口而非基礎牌價競爭。
Looplane 把 OpenAI-compatible、Responses、Anthropic、Gemini、Workers AI、scripted 與 experimental Codex OAuth adapter 收斂成同一個 `ModelProvider` contract。Codex OAuth transport 讀 SSE，但仍在 adapter 內累積成一次性的 canonical `ModelTurn`；AgentRunner 不直接消費 token delta。
Claude Code 的設定分散在專案 `.claude/` 與家目錄 `~/.claude/` 兩層，共 20 多個檔案位置。關鍵分野只有兩條：settings 是跨層合併的強制設定，CLAUDE.md 和 rules 是串接進 context 的指引；committed、gitignored、Claude 自寫三種身分各不相同。
Claude Code 的核心是一個 agentic loop：蒐集 context、採取行動、驗證結果，循環直到任務完成。本文拆解它的五大類內建工具、模型與 harness 的分工，以及 checkpoints 和 permission modes 兩道安全防線，作為整個系列的閱讀地圖。
Claude 是 Anthropic 推出的閉源 LLM 家族，以 Constitutional AI 訓練、Agent 能力和 Coding 表現聞名。2026 年 7 月的 Opus 5 以 SWE-bench Verified 96% 拿下 coding 冠軍，Fable 5 則以 LiveBench 83% 領跑通用能力。四層產品線（Fable / Opus / Sonnet / Haiku）從 $1 到 $10 覆蓋不同場景，是系列裡唯一完全沒有開放權重的家族。
Anthropic 訪談 15 間新創，歸納出 Claude Code 操作五原則：人人出貨、自動化瑣事、信任但驗證、為重建而建、原型到產品化。ClickHouse 多出 30% 功能、Clay 100% 自動化 bug triage、Artemis Security 一週 6,000+ PR。
選 Claude 四張認證之前有一個比所有考點都重要的前提：報考只開放給 Claude Partner Network 的組織，個人無法自行報名。過得了這關的人，實際的分岔點有四個——CCAO-F $99 不計入 partner tier 資格（另外三張計入）；Claude Code 在 CCAR-F 佔 20%、在 CCDV-F 只佔 3.1%，架構師那張考這個工具比開發者那張重；CCAR-P 有 28% 是治理與利害關係人溝通，系列裡沒有第二張這樣；CCAO-F 最便宜但 Prompting 只有 14%，輸出評估 21% 才是主軸。四張效期都是 12 個月，重考間隔 14 / 30 / 90 天、12 個月內最多 4 次。
Hermes 支援 40 家以上供應商，其中「用消費者訂閱登入」的路徑最容易產生帳單意外：Anthropic OAuth 只吃 Claude Max 的加購額度、Claude Pro 根本不能用；auxiliary 任務預設 `provider: auto` 會走你的主模型，等於用貴模型做壓縮與視覺。fallback 鏈是每個 session 只觸發一次的一次性切換，不是持續重試。
Claude Sonnet 5 原訂 9/1 從促銷價 $2/$10 漲回標準價 $3/$15，Anthropic 8/10 在官方定價頁面宣布這次調漲「不會發生」，$2/$10 變成永久定價。以每月 30 萬則客服對話的 workload 試算，等於避開了每月 $1,200（↓33%）的成本上升，也讓 Sonnet 5 從此永久比前代 Sonnet 4.6（$3/$15）便宜。
「數位員工」不是技術，是計價與課責單位。Anthropic Project Vend 讓 Claude 真的開了三家店，發現最有效的介入不是換更強的模型，而是強迫走流程——官方原話是「我們重新發現了 bureaucracy matters」。Gartner 估計數千家自稱 agentic 的廠商中只約 130 家是真的。
Claude 沒有 docx_tool / pdf_tool — 它只用 bash + file tools，加上 SKILL.md 指令、容器內預裝的 pdfplumber / python-pptx 等 library，三層拼出檔案讀寫能力。
Anthropic 2026-04-17 發 Claude Design，4-28 nexu-io/open-design 公開，同樣的 artifact-first loop、Apache-2.0、跑在你已經有的 16 個 coding-agent CLI 上。兩週從 0.1 到 0.7、40k+ stars。把 AI 設計工具從 vertical SaaS 攤平成 skill bundle 的範式轉移。
asgeirtj/system_prompts_leaks 蒐集 40 多個 AI 助理的 system prompt 原文，從 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 到 Gemini 3.1 Pro 都有，40.3k stars、461 commits、MIT 授權。價值不在於拿到秘密，而在於把廠商的隱性政策變成可比對的工程素材——要學的是設計決定，不是文字本身。
Anthropic 2026-05-14 發的 35 頁創業手冊，把 Idea/MVP/Launch/Scale 四階段按 agentic AI 重排。最值得學的是『build 越容易、validation 越重要』與 CLAUDE.md 當作 MVP 第一個 artifact；最該打折扣的是 Launch 章節把合規 workstream 跑在 Cowork 上 — Anthropic 自家文件說 Cowork 不寫 audit log。
別再把所有 tool description 在 session 開頭一次塞進 context。讓 model 寫 code、runtime 執行，tool 定義只在 import 那行才進 context — Anthropic 的 GDrive→Salesforce 範例從 ~150K tokens 降到 2K，Cloudflare 的 2,500 endpoints schema 從 1.17M 降到 1K。
MIT 研究說 95% 企業 AI pilot 零回報。OpenAI 和 Anthropic 在同一週各自宣布百億美元規模的合資公司，把 Palantir 用了十幾年的 Forward Deployed Engineer 模式整套搬進企業 AI 落地戰場。
Skill 是一個資料夾、一份 SKILL.md。三層 progressive disclosure 讓 Claude 在需要時才載入細節，避免每次對話重新解釋偏好。
Claude Managed Agents 是 Anthropic 2026/04/08 推出的 beta 服務，提供 agent harness 加雲端容器沙箱，按 token 加 $0.08/session-hour 計費，適合長時間非同步任務，不想自己寫 agent loop 和跑沙箱的人值得看。
Claude Code 從 $20/mo Pro 到 $200/mo Max 20x，額度以 5 小時滾動視窗計算並疊加週上限，Claude 網頁／桌面／終端共用同一個池子。額度用完可選擇改走 API 費率的 usage credits 繼續做事，而不是硬停。
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。
Claude Code 是 Anthropic 的 agentic coding 工具，跑在終端機、IDE、Slack、GitHub 和 Web 上。核心擴充機制有六層：CLAUDE.md（永駐 context）、Skills（按需工作流程）、Hooks（確定性自動化）、Subagents（隔離委派）、MCP（外部工具連接）、Agent Teams（多 agent 協作）。
同一個模型在不同的 harness 設計下會產生截然不同的結果。Anthropic 用雙 Agent 架構、跨 session 狀態檔、GAN 式 generator-evaluator 迴圈，讓 Claude 能自主完成數小時的軟體開發任務。
OpenClaw 對模型的硬需求是 tool use 加夠大的 context——onboarding 自動推薦本地模型的門檻是支援 tool 且 context 至少 16K。但更容易搞混的是 provider、model、agent runtime 其實是三層，`openai/*` 不等於走 Codex。
每個 AI 工具都有自己的呼叫格式，整合成本高。MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的開放標準，統一 AI Agent 與外部工具、資料源的通訊協定，讓工具可以跨 Agent 重用。